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公开(公告)号：CN115231418A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210869681.X
申请日：2022-07-22
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明涉及矿井提升机内部图像采集技术领域，具体为一种矿井提升机用可调角度的图像采集装置，采集组件包括转动架和采集仪，转动架上设置有四组滚轮，滚轮转动安装在检测套环的圆弧内壁上，转动架靠近缠绕转轴的一侧设置有采集仪，有益效果为：通过设置伸缩杆驱动监测套环，达到图像采集装置的横向推进，用以适配钢丝绳的缠绕走向，通过设置转动安装的转动架用以适配对圆周缠绕状态的钢丝绳进行数据采集，通过设置紧固组件保证在圆周转动调节后，对图像采集装置进行稳定固定安装，从而提供清晰、稳定的图像采集数据，便于对钢丝绳进行高精度的监测，提高了矿井提升机的使用安全。
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公开(公告)号：CN111380844A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010031988.3
申请日：2020-01-13
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明涉及一种谱聚类结合激光诱导荧光(LIF)技术识别食用油方法，包括以下工作步骤：101采集不同种类食用油的样本，并做好标签；102使用激光诱导荧光设备采集不同种类食用油的原始荧光光谱数据；103采用滑动平滑法对不同种类食用油的原始荧光光谱数据进行去噪处理；104使用谱聚类算法建模；105使用MFO算法对谱聚类模型中的指数核函数的参数σ进行寻优；106结果验证。本发明采用LIF技术结合谱聚类并使用MFO算法对谱聚类的参数σ进行寻优的方法对食用油的种类进行识别，具有高识别率，泛化能力强，具有实际应用价值，适用于食用油的无损识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111077093A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN202010026120.4
申请日：2020-01-10
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多光谱技术的煤矸石快速检测的方法与装置。本发明将多光谱成像技术用于煤矸石检测，构建一个煤和矸石多光谱图像采集系统，获取煤矸石多光谱图像，利用图像融合技术处理多光谱图像，将图像融合后的煤和矸石的多光谱图像用于煤矸石检测。改进YOLO-V3并设计一个煤矸石快速检测模型，把融合后的多光谱图像标注并用于检测模型的训练。最后将训练好检测模型用于煤矸石检测。本发明基于多光谱成像技术检测煤矸石，相比于可见光图像，多光谱能获得煤和矸石更丰富的特征，具有更高的准确率。此外，设计的改进检测模型有更快的检测速度，可以实现煤矸石在线检测。
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公开(公告)号：CN113792794B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202111082406.5
申请日：2021-09-15
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/2411 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及一种基于膜算法的特征选择方法，包括以下工作步骤：101获取数据集：从UCI数据库中获取musk数据集；102数据划分：对musk数据集进行归一化，随机将musk数据集划分为训练集和数据集；103确定膜结构：膜结构采用细胞型P系统结构；104建立支持向量机分类模型；105建立膜内种群进化规则：膜内的种群按照遗传算法进行更新；106建立膜间交流规则：根据膜的功能要求设计膜间交流规则；107输出特征子集。本发明用细胞型P系统作为膜算法的结构，使用遗传算法作为膜内种群的更新方法，使用支持向量机分类模型计算种群的适应度值，设定膜之间的交流规则后对数据集进行特征选择，具有速度快，准确率高，具有实际的应用价值。
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公开(公告)号：CN110245635B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN201910538123.3
申请日：2019-06-20
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种煤和矸石的红外图像识别方法，包括以下步骤：(1)煤和矸石原始红外图像获取；(2)煤和矸石红外图像的预处理；(3)煤和矸石红外图像样本划分；(4)卷积神经网络图像特征提取；(5)支持向量机煤矸识别模型构建。本发明采用CNN‑SVM进行煤和矸石红外图像的识别模型构建，提出一种新的卷积神经网络模型能够提取更多、更有效的特征信息，且可以有效避免过拟合等问题，非常适用于煤和矸石的快速、精准识别。
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公开(公告)号：CN110044856A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910244231.X
申请日：2019-03-28
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明涉及一种多光源LIF葵花籽油掺杂菜籽油的快速无损鉴别设备，该设备由四路继电器、激光器1、激光器2、激光器3、激光器4、接收模块、CCD模块、FPGA以及LCD显示器组成。当FPGA发出两个弱磁信号，四路继电器相应的两个引脚就会接通，相当于开关闭合，与两个引脚对应的两个激光器就会发出激光，水平照射在待测植物油样品上，接收模块接收样品发出的荧光信号传给CCD模块。CCD模块将接收到的荧光信号转换成电信号，通过在FPGA上建模对电信号进行分析与对比，最终在LCD显示屏上显示样品的荧光光谱，从而判断葵花籽油中是否掺杂菜籽油。本发明使用了多光源结合LIF技术，并且不接触待测样品，实现了快速、无损检测。
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公开(公告)号：CN210119440U
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201920412378.0
申请日：2019-03-28
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本实用新型涉及一种多光源LIF葵花籽油掺杂菜籽油的快速无损鉴别设备，该设备由四路继电器、激光器1、激光器2、激光器3、激光器4、接收模块、CCD模块、FPGA以及LCD显示器组成。当FPGA发出两个弱磁信号，四路继电器相应的两个引脚就会接通，相当于开关闭合，与两个引脚对应的两个激光器就会发出激光，水平照射在待测植物油样品上，接收模块接收样品发出的荧光信号传给CCD模块。CCD模块将接收到的荧光信号转换成电信号，通过在FPGA上建模对电信号进行分析与对比，最终在LCD显示屏上显示样品的荧光光谱，从而判断葵花籽油中是否掺杂菜籽油。本实用新型使用了多光源结合LIF技术，并且不接触待测样品，实现了快速、无损检测。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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